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Enregistrement W4281693413 · doi:10.1097/pxr.0000000000000157

A qualitative study on stakeholder perceptions of digital prosthetic socket fabrication for transtibial amputations

2022· article· en· W4281693413 sur OpenAlexaff
Amanda L. Mayo, Sarah Gould, Stephanie R. Cimino, Shane Glasford, Evan Harvey, Matt Ratto, Sander L. Hitzig

Notice bibliographique

RevueProsthetics and Orthotics International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensHealth Sciences CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowComputer science3D printingProcess (computing)FabricationCADEngineeringEngineering drawingMedicineMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital residual limb shape capture (three-dimensional [3D] scanning), computer-assisted design (CAD), and computer-assisted manufacturing with 3D printing technology show promise for a completely digital process of fabricating prosthetic sockets for patients with limb loss. The effectiveness and quality of digitally designed 3D-printed lower extremity prosthetic sockets is understudied, and there is lack of data on the patient and prosthetist experiences with this digital workflow. OBJECTIVE: To obtain stakeholder feedback on the feasibility and acceptability of using a completely digital prosthetic fabrication process consisting of 3D scanning, CAD, and 3D printing in a rehabilitation setting for adults with transtibial limb amputations. STUDY DESIGN: Qualitative design. METHODS: Study participants with a transtibial-level amputation were fit with a prosthetic socket fabricated using digital shape capture with a 3D scanner, CAD, and 3D printing in addition to a traditionally handcasted manually fabricated socket. Participants tried on and evaluated both sockets. Semistructured interviews took place after the fitting appointments. A focus group was conducted with prosthetists to obtain their feedback. Audio data were transcribed verbatim, and an inductive content analysis was undertaken. RESULTS: Eleven patient participants and 3 prosthetists identified 4 main themes: 1) openness and enthusiasm for digital prosthetic fabrication; 2) relative advantages of digital fabrication vs. traditional socket fabrication; 3) readiness of the technology used for adoption in practice; and 4) digital prosthetic workflow and 3D printing implementation considerations. CONCLUSIONS: Patients and prosthetists were enthusiastic about digital prosthetic socket fabrication and saw potential advantages over traditional methods. Both patients and prosthetists had concerns about the durability, safety, and aesthetics of the 3D printed sockets in this study. Further studies are needed to optimize digital prosthetic fabrication with 3D printing in prosthetic practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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